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公众号：杨建荣的学习笔记 · 作者：王炜 · 发布：2022-11-10 22:34:11 · 原文链接

当无人工厂的智能生产线快速生产出高质量的产品，当智能农业机器忙碌在田间地头，当智能机器人为客人点餐送菜，当智能家居系统为人提供一个舒适的家庭环境……这一切都预示着人工智能时代已经来临。

如今，人工智能功能对于加速创新、评估您的业务正在发生的事情以及超越客户的期望至关重要。AI连接您的应用程序、数据和基础设施，让您企业中的每个人都能从数据中受益。

任何事物都有其产生和发展的过程，人工智能也是一样，它的发展经历了产生、低谷和快速发展阶段。根据Capgemini 的说法，对于商业成功来说，少于40%的组织使用数据驱动的洞察力来推动商业价值和创新。IDC 表示，早期的人工智能采用者报告说CX 提高了39%，而通过推出人工智能解决方案进行创新提高了33%的员工效率。人工智能在业务领域的应用还有很大提升空间。

在我们开始谈论人工智能和甲骨文之前，首先让我们谈谈客户正在寻找什么以及他们在人工智能创新中遇到的困难。一切从数据开始。几十年来，处理数据主要涉及处理结构化数据——您在CRM 应用程序中的客户记录、来自ERP 数据库的订单。数据被组织到数据库和表中，当您需要从数据中找到一些见解时，您可以使用存储过程、SQL 查询或传统BI分析工具来提供答案。

但今天，用户的期望更高。您想使用 AI 构建复杂的预测、发现异常、做出决策，甚至自主采取行动。而且数据要复杂得多——它有各种各样的格式，分散在您的业务中。您需要工具来查找、使用并轻松理解这一切——自然语言处理、计算机视觉和异常检测等功能正变得与SQL 查询一样重要。

您需要使用 AI 来分析电话记录、支持票证或电子邮件投诉，以便了解客户的需求以及他们对您的产品、客户服务和品牌的看法。您可能希望使用与社交媒体数据一样嘈杂且非结构化的数据源来实时检测趋势并识别问题。

在刚刚结束的2022年Oracle CloudWorld上，Oracle人工智能服务副总裁Elad Ziklik为我们带来了Oracle人工智能及分析未来发展方向的展望。

Elad的演讲中提到，Oracle的人工智能和机器学习更注重成果产出和实用性（Outcome-Driven AI）,利用预制好的可部署、可执行、可弹性扩展的AI服务及可定制模型，快速敏捷的优化和推动用户的业务流程和回报。用户只需要相对原来更少的人力资源和财务成本，就可实现面向各类业务场景数据的可落地智能。

为了满足现代企业的人工智能 (AI) 需求，Oracle 提供了一系列服务，包括数据科学、Oracle 数据库中的机器学习、数据标签和其他人工智能解决方案。 Oracle AI 为开发人员和数据科学家提供专为企业工作流设计的解决方案、跨服务的集成以及对关键机器学习 (ML) 工具的访问。

Oracle AI 服务提供更高的性价比，让您能够以经济实惠的价格尝试构建机器学习模型或将预构建的 AI 模型添加到应用程序中。专门的API和自动化模型选择简化了模型训练，并将AI模型快速部署到应用程序和操作中，而所有这些都可在没有数据科学专家的情况下完成。

我们谈到了我们的新 AI 服务套件，但 Oracle AI 不仅仅与开发人员有关。我们为想要构建、部署和管理机器学习模型的专业数据科学家提供了广泛的工具集。

OCI 数据科学是一项独立的数据科学服务，包括对 Python 笔记本和开源算法和框架的支持。它旨在使数据科学家能够在团队中协作和工作。

此外，我们还拥有 Oracle 自治数据库 ADW / Exadata 中包含的 Oracle 数据库机器学习（OML）。Oracle DB ML 允许您在 Oracle 数据库中构建高性能、高度优化的机器学习模型。同样的机器学习功能也可在Oracle MySQL HeatWave中实现。

Oracle 分析（OAC/OAS）是一个完备的平台，提供适用于各种负载和数据的即时可用的服务。通过提供从各种类型的数据（包括云端、本地或者混合部署环境中的数据）获得的切实可行的宝贵洞察，Oracle 分析可支持业务用户、数据工程师和数据科学家访问和处理相关数据，评估预测，集成甲骨文AI/ML技术栈能力，快速做出准确的决策。

以下示例场景和案例是部分通过甲骨文智能分析和机器学习平台敏捷实现的业务场景应用：

1.通过OCI AI Vision Service和OAC分析云等系统的集成，智能系统可近实时的监控和分析停车场的车辆状况，在车辆即将饱和之前提前采取行动，并可在事后分析车辆的历史峰值和周期性规律:

在这个场景中，Oracle云平台的实现流程如下：

2.通过OCI Media Flow 和AI vision Service等系统的集成，我们协助医疗服务机构更有效的照看病人：

本场景对应的Oracle云实现架构如下：

3.Oracle Red Bull Racing 利用机器学习预测竞赛及维修进站策略：

Oracle红牛车队利用OCI数据科学平台探索数据，部署预测机器学习模型，并模拟比赛中与对手竞争。赛车上大约有150 个传感器收集数据，每场比赛产生大约400 GB 的数据。Oracle Red Bull Racing 使用Oracle 云基础设施(OCI)来加速团队对数据科学和分析的使用，并指导在Red Bull的项目工作。有多个因素可以预测如何完成比赛及进站维修策略，包括不同的轮胎化合物、排位赛表现、选择进站的圈数的历史数据，以及预期的天气条件。预测模型会智能选择哪些变量将决定成功的进站。

在以上3个和更多案例中，使用Oracle AI 构建的机器学习模型可以移植到任何地方——计算集群、终端或边缘设备。Oracle 没有创建专有格式，而是使用ONNX 等机器学习开放标准，以便ML 模型几乎可以移植到任何平台。使用这些标准格式，开发人员和分析师可以更轻松地将使用Oracle AI 训练的模型部署到其他地方，或者将在其他地方训练的模型带到OCI。

Oracle 与NVIDIA 、Intel 、AMD等厂商合作以支持更高算力，并与各开源提社区合作以支持各种AI计算框架。

作为 Oracle CloudWorld 上宣布的扩大合作伙伴关系的一部分，甲骨文正在其云中添加数万个NVIDIA 的GPU芯片，并让客户能够访问 NVIDIA 软件工具，这些工具可以从中获得更高的性能。甲骨文云基础设施(OCI) 将扩展其运行NVIDIA 强大的A100 GPU的在线访问能力，通过快速网络连接，服务于包括银行、医疗保健和制造业在内的众多行业。甲骨文还计划提供英伟达即将推出的H100 “Hopper” GPU，它可以将某些工作负载的 AI 模型训练时间从7天缩短到20 小时。甲骨文云还将运行名为RAPIDS Accelerator 的 NVIDIA 软件，该软件可以加速在GPU上运行的AI 作业；同时Oracle还计划为医学影像、基因组学研究和药物发现提供NVIDIA Clara 软件服务。

甲骨文在云计算、大数据、人工智能及分析等领域的持续投资，都将为用户带来更多实际业务价值。

11月29日，“云领未来 数聚中国” 甲骨文云技术嘉年华将在线开启，我们将浓缩2022甲骨文全球云大会（Oracle CloudWorld) 的精华内容，在本次云技术嘉年华重磅推出！

届时，甲骨文中国高管和技术大咖将携手本地优秀行业翘楚和合作伙伴为您抽丝剥茧深度解读全球云大会中的前瞻技术成果、云战略布局、创新数据库、极简开发和全球优秀客户实践分享，并深度结合中国客户需求与案例实践。

大咖云集，思想碰撞，敬请期待。

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• 编辑：黄沛